Machine Learning Operations (MLOps) Engineer (w/m/d)

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JAP
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Machine Learning Operations (MLOps) Engineer (w/m/d)

Beitrag von JAP » Di Jan 31, 2023 3:30 pm

Machine Learning Operations (MLOps) Engineer (w/m/d)

Vollzeit, ab sofort in Coburg, unbefristet

Die intelligente Nutzung von Daten erlaubt es uns, echte Mehrwerte für unsere Kund:innen zu erzeugen – davon sind wir bei der HUK-COBURG fest überzeugt. Der gezielte Ausbau unserer Data Analytics Aktivitäten ist daher ein zentrales, strategisches Ziel unseres Unternehmens. Werde Teil unseres neu geschaffenen, konzernübergreifenden Data Analytics Programms und spüre den besonderen Teamgeist, der unsere Unternehmenskultur ausmacht.

Als Deutschlands größte Kfz-Versicherung sind wir im Kern ein Datenunternehmen mit hohem Kundenfokus und starken Werten. Mit der Stärke unserer Tradition und der Umsetzungskraft der Menschen in unserem Unternehmen gehen wir gemeinsam den Weg in eine digitale Zukunft. Unsere agilen Data Analytics Teams verwenden datengetriebene Modelle u. a. zur intelligenten Steuerung von Prozessen, Berechnung von fairen Preisen, optimierten und digitalen Steuerung von Schäden, Erstellung passgenauer Angebote und zur Entwicklung neuartiger Versicherungsprodukte.

Als MLOps Engineer (w/m/d) in unserer zentralen Data Analytics Abteilung hast Du die Möglichkeit, diese verschiedenen Analytics Teams mit Deiner Expertise zu bereichern und die Data Analytics Strategie des Unternehmens aktiv mitzugestalten.

Darauf kannst Du Dich freuen
• Unterstützung der Data Science Teams in allen Phasen der Entwicklung neuer Use-Cases, insbesondere Weiter­entwicklung und Wartung einer modernen MLOps Infrastruktur
• MLOps: Konzeption, Aufbau und Weiterentwicklung von DevOps Pipelines für Data Science Teams (OpenShift oder Cloud Deployment)
• Software-Engineering: Konzeption, Systemdesign sowie iterative Lösungs­entwicklung modularer Softwarepakete nach objektorientierten Design Patterns für eine nachhaltige Nutzung im Analytics Programm
• Data Engineering: Integration von Datenquellen und Modellen in die HUK-Softwarelandschaft, Aufbau eines Betriebskonzeptes und Vorbereitung des Nachtrainierens
• Containerisierung: Erstellung von Docker-Environments für unsere Data Scientists (w/m/d) mit dem Ziel, in einem OpenShift-Cluster oder in der Cloud zu deployen
• Enge Abstimmung zur Berücksichtigung der Anforderungen von Kolleg:innen in den Rollen Product Owner (w/m/d), Data Scientists (w/m/d) sowie Fach­expert:innen

Das bringst Du mit
• Sehr guter Studienabschluss in einem MINT-Fach mit praktischem Bezug zu Data Science, Machine Learning oder Künstlicher Intelligenz
• Mehrere Jahre Berufserfahrung im Bereich Machine Learning Engineering, MLOps oder DevOPs mit dem Fokus auf Python Applikationen
• Fundierte Erfahrung in Programmierung (vorzugsweise Python), Software­entwicklung und gängigen Datenbank­technologien
• Fundierte Erfahrung in der Verarbeitung großer Datensätze auf einem Cluster (spark, hadoop) und der Anwendung gängiger Data Science Frameworks (pytorch, tensorflow, sklearn, pandas)
• Einschlägige Erfahrung in der Erstellung und Verwendung von virtuellen Umgebungen (K8s, Docker, Conda)
• Erfahrung mit Deployment von ML Anwendungen in der Cloud (AWS, Azure) mittels IaaS oder PaaS

Das bieten wir Dir
• Flexibles Arbeiten: Im Rahmen unseres hybriden Arbeitskonzeptes kannst Du von zu Hause, unterwegs oder am Hauptsitz in Coburg arbeiten.
• Kompetenz: Wir fördern Deine konsequente fachliche Weiterbildung in Form von Schulungen, Konferenzen und allem, was Dich weiterbringt.
• Gestaltungsfreiheit: Wir vertrauen Deinen Fähigkeiten und geben Dir den Raum, eigene Ideen und Lösungen voranzutreiben.
• Leistungsorientierte Vergütung: Wir sehen und schätzen Deinen Beitrag zum Erfolg des Unter­nehmens und lassen Dich daran teilhaben.
• Sicherheit: Mit der Stärke unserer Tradition setzen wir auf Erfolg und bieten Dir Sicherheit.

Haben wir Dein Interesse geweckt?
Dann bewirb Dich jetzt!

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Bei Rückfragen steht Dir gerne Malina Gorny unter der E-Mail-Adresse malina.gorny@huk-coburg.de zur Verfügung.

Link zum Stellenangebot: https://s.jobboarddeutschland.de/172o

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